IA & Achats : comment booster son quotidien dʼacheteur

• comprendre simplement ce que recouvre l’IA et ce qu’est un LLM (outil conversationnel type ChatGPT
• utiliser l’IA comme assistant de travail (clarifier, synthétiser, comparer, rédiger, préparer)
• appliquer des méthodes IA sur les étapes du process achats
• produire des livrables plus rapidement (tableaux, notes, synthèses, grilles)
• sécuriser l’usage (confidentialité, anonymisation, limites, cadre)
• construire une adoption durable (rituels, bibliothèque de prompts, règles d’équipe)

Introduction & cadrage

• Objectifs et attentes des participants
• Panorama simple : ce que l’on appelle « IA » aujourd’hui
• Différence entre IA « marketing » et usages réellement opérationnels
• Cas fil rouge (utilisé sur les 2 jours)
• Les participants travailleront sur un cas concret de consultation achats Excel + cahier des charges + offres + contrat), qu’ils enrichiront à chaque étape avec l’IA
• Objectif : voir concrètement l’impact de l’IA du besoin jusqu’au pilotage

Comprendre les outils IA conversationnels (LLM)

• Ce qu’est un LLM ChatGPT, Copilot, Gemini…
• Ce que l’outil sait faire / ne sait pas faire
• Comprendre les limites (erreurs, biais, hallucinations)

Bonnes pratiques & cadre de sécurité

• Confidentialité : données sensibles et anonymisation
• Méthode simple pour formuler une demande efficace
• Obtenir des réponses fiables et exploitables
• Les erreurs à éviter

Mise en lien avec le métier achats

• Réalité terrain : documents longs, multi-format, délais, langues
• L’IA comme appui à la décision (et non comme substitution)

Démarrage du process achats (ateliers guidés) Étape 1 — Analyse portefeuille achats (XLS)

• Irritants métier : volumes importants de données Excel, difficulté à prioriser, décisions intuitives
• Apports IA : synthèse automatique par catégories, détection des concentrations fournisseurs, simulation de scénarios
• ROI / impact concret : gain de temps, décisions argumentées, meilleure crédibilité auprès de la direction

Étape 2 — Challenge & structuration du besoin (PDF / Word)

• Irritants métier : besoins flous, cahiers des charges incomplets, réunions improductives
• Apports IA : reformulation structurée, détection des ambiguïtés, proposition de critères manquants
• ROI / impact concret : moins de rework, réduction des tensions internes, meilleure qualité des consultations

Étape 3 — Sourcing & veille fournisseurs

• Irritants métier : recherche chronophage, informations dispersées, risques peu visibles
• Apports IA : synthèse multi-sources, comparaison rapide, identification des risques macro
• ROI / impact concret : décisions plus rapides, meilleure anticipation des risques fournisseurs

Étape 4 — Analyse des offres (XLS / PDF)

• Irritants métier : offres longues, formats différents, comparaisons fastidieuses
• Apports IA : extraction des critères, alignement multi-critères, synthèse décisionnelle prête à partager
• ROI / impact concret : réduction du temps d’analyse 30 à 50%, décisions plus objectives et traçables

Étape 5 — Négociation

• Irritants métier : manque de préparation, pression fournisseur, comptes rendus non formalisés
• Apports IA : simulation d’arguments, structuration des concessions, génération automatique de comptes rendus
• ROI / impact concret : meilleure posture, capitalisation des échanges, réduction de l’improvisation

Étape 6 — Contrat (PDF)

• Irritants métier : clauses longues et techniques, risque juridique, adaptations répétitives
• Apports IA : analyse clause par clause, mise en lumière des incohérences, comparaison avec modèle interne
• ROI / impact concret : lecture accélérée, réduction des erreurs, dialogue facilité avec les juristes

Étape 7 — Suivi & pilotage (reporting)

• Irritants métier : KPI dispersés, reporting chronophage, outils non interconnectés
• Apports IA : consolidation synthétique, mise en forme automatique, génération de supports direction
• ROI / impact concret : gain de temps sur le reporting, meilleure valorisation de la fonction achats

Clôture — Structuration de l’usage + adoption + gouvernance Organisation d’un « assistant d’usage » (sans nouvel outil)

• Clarifier comment utiliser au mieux l’outil déjà disponible (ChatGPT / Copilot / Gemini…)
• Définir une structure de travail : étapes, formats attendus, checklists, critères de qualité
• Formaliser un référentiel de prompts et de gabarits réutilisables (et améliorable dans le temps)
• Il ne s’agit pas de créer un outil supplémentaire ni un développement logiciel
• Il s’agit d’organiser intelligemment l’usage d’un outil déjà présent (ChatGPT, ou un concurrent), pour qu’il devienne fiable, cohérent et partagé

Adoption durable en équipe

• Rituel IA toutes les 2 semaines (15 min) : un membre partage un usage concret des 2 dernières semaines
• Bibliothèque de prompts partagée (par étape / par livrable)
• Organisation interne : partage, validation, amélioration continue

Ethique, responsabilité, conformité et maîtrise des risques

• Responsabilité contractuelle (données internes / fournisseurs / clients)
• Conformité RGPD (données personnelles, base légale, minimisation)
• Stockage & souveraineté (USA vs UE selon l’outil / les réglages)
• Hallucinations & vérification (méthodes de contrôle, sources, traçabilité)
• Dépendance à l’outil (bonnes pratiques pour garder la maîtrise)

NEWTON OFFICES AIX EN PROVENCE 1165 rue Jean René Guillibert Gauthier de la Lauzière 13290 AIX EN PROVENCE

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